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Von Daten zu Gewinn: Auswirkungen des maschinellen Lernens auf den eCommerce

KI & ML

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E-Commerce

Trends

In einer Welt, in der es unerlässlich geworden ist, die nächste Aktion eines Kunden vorherzusagen, könnte maschinelles Lernen (ML) eine Wunderpille für Unternehmen sein. ML analysiert riesige Datenmengen, um das Kundenverhalten vorherzusagen und alles von der Personalisierung bis zur Bestandsverwaltung zu optimieren.

In diesem Artikel möchten wir Ihnen zeigen, wie maschinelles Lernen und E-Commerce zusammenarbeiten und wie Sie maschinelles Lernen im eCommerce einsetzen können, um Ihren Gewinn zu steigern.

Die Rolle von ML im eCommerce

Der globale ML-Markt war im Jahr 2022 19,20 Milliarden US-Dollar wert und soll bis 2030 auf 225,91 Milliarden US-Dollar ansteigen. $225.91 billion by 2030.

Scheint riesig, oder?

Und das alles aufgrund einiger wichtiger Trends, die die Art und Weise verändern, wie Unternehmen und Kunden in der Welt des Online-Shoppings interagieren

Personalisierung

Heutzutage erwarten Käufer Empfehlungen, die auf ihrem bisherigen Verhalten basieren. Und wenn Marken das richtig machen, steigen die Conversions. Es geht darum, jedes Einkaufserlebnis so zu gestalten, als wäre es maßgeschneidert für Sie.

Omnichannel Erfahrung

Da Käufer zunehmend online einkaufen und die Ware im Laden abholen oder sich sogar im Laden umsehen und online kaufen möchten, verschwimmen die Grenzen zwischen digitalem und physischem Einkauf immer mehr.

Sozialer Handel

Plattformen wie Instagram und TikTok verwandeln sich in Online-Marktplätze, auf denen man Produkte kaufen kann. Diese Mischung aus Unterhaltung und eCommerce macht das Einkaufen einfacher denn je.

Nachhaltigkeit

Immer mehr Käufer legen Wert auf den Planeten und entscheiden sich für Marken, die ihre Werte teilen. Von nachhaltiger Verpackung bis hin zu ethisch einwandfreien Materialien ist Grün das neue Schwarz in der Welt des eCommerce.

Arten des maschinellen Lernens für eCommerce

Maschinelles Lernen verändert grundlegend die Funktionsweise des eCommerce im Backend und ermöglicht es Unternehmen, Daten zu analysieren und in deutlich komplexeren Prozessen bessere Entscheidungen zu treffen.

Als Nächstes entdecken Sie die wichtigsten Arten maschineller Lerntechnologien im eCommerce.

Überwachtes Lernen

Bei dieser Art des Lernens werden Daten verwendet, die sowohl Eingaben als auch Ausgaben enthalten. Wenn Sie beispielsweise vorhersagen möchten, ob ein Kunde gehen oder bleiben wird, könnten die Eingaben Dinge wie sein Kaufverhalten sein und die Ausgabe, ob er geblieben oder gegangen ist.

Um Vorhersagen zu treffen, untersucht ein Modell Muster in vergangenen Daten, beispielsweise das Verhalten von Kunden vor ihrer Abwanderung, und verwendet diese Muster, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen. Typische Algorithmen für diesen Zweck sind neuronale Netze, logistische Regression, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines.

Unüberwachtes Lernen

Anstatt gekennzeichnete Daten (bei denen wir das Ergebnis kennen) zu erhalten, erhält die Maschine rohe, unkennzeichnete Daten und muss selbst Muster oder Strukturen finden. So funktioniert unüberwachtes Lernen.

Häufig verwendete Algorithmen beim unüberwachten Lernen sind K-Means-Clustering, das ähnliche Elemente zusammenfasst, und Hauptkomponentenanalyse (PCA), die komplexe Daten vereinfacht, indem sie sich auf die wichtigsten Merkmale konzentriert. Diese Tools helfen der Maschine, versteckte Muster zu finden, ohne dass vordefinierte Kennzeichnungen erforderlich sind.

Bestärkendes Lernen

Diese Art des Lernens ist wie das Unterrichten der Maschine durch Versuch und Irrtum, ähnlich wie Menschen aus ihren Fehlern lernen. Die Maschine interagiert mit ihrer Umgebung, führt Aktionen aus und erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen. Mit der Zeit lernt sie, welche Aktionen zu den besten Ergebnissen führen.

Ein häufig angewandter Algorithmus beim bestärkenden Lernen ist Q-Learning, das der Maschine hilft, auf der Grundlage früherer Erfahrungen die beste Aktion in jeder Situation zu entscheiden.

Generative KI

Bei dieser Art des maschinellen Lernens wird das System darauf trainiert, neue Daten zu erstellen, die den Daten, mit denen es trainiert wurde, sehr ähnlich sind. Im Gegensatz zu anderen Lernarten, bei denen der Schwerpunkt auf der Klassifizierung oder Vorhersage liegt, konzentriert sich generative KI darauf, etwas Neues zu schaffen.

Ein beliebtes Modell hierfür sind GANs (Generative Adversarial Networks), die aus zwei Teilen bestehen: Ein Teil generiert neue Daten, der andere wertet sie aus, um festzustellen, ob sie realistisch genug sind. Die beiden Teile konkurrieren miteinander und helfen dem Modell, sich im Laufe der Zeit zu verbessern und überzeugendere Ergebnisse zu erzielen. Dieser Ansatz wird häufig bei der Erstellung von Bildern verwendet.

Egal, welcher ML-Typ, wir können Ihnen helfen, ihn für Ihr eCommerce-Geschäft nutzbar zu machen.

So nutzen Sie maschinelles Lernen im eCommerce

Maschinelles Lernen im eCommerce konzentriert sich hauptsächlich auf zwei Schlüsselbereiche: die Verbesserung interner Geschäftsabläufe und die Steigerung des Kundenerlebnisses. Wenn wir jedoch etwas tiefer graben, werden wir feststellen, dass die Anzahl der maschinellen Lernlösungen für den eCommerce weit darüber hinausgeht.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für maschinelles Lernen im eCommerce, die Innovation und Effizienz fördern.

Personalisierte Kundenerlebnisse

Die Anpassung veralteter Marketingstrategien würde das Versenden von Massen-E-Mails mit vordefinierten Rabatten an einen Kundenstamm beinhalten. Mithilfe von ML können Rabattstrategien jedoch je nach bisherigem Kaufverhalten von Person zu Person unterschiedlich ausfallen.

Durch das Versenden relevanter Angebote kann die Kundentreue erhöht werden, da die Chancen einer tatsächlichen Konvertierung hoch sind. Kunden lieben es, wenn sie auf ihre Interessen zugeschnittene Angebote erhalten, die sie zufriedenstellen und zu Stammkunden machen.

Bei Plattformen wie H&M verlassen sich Funktionen wie die personalisierte Startseite, Styleboard und Visual Search auf ML, um Stile und passende Artikel basierend auf Nutzerdaten zu empfehlen, darunter Browserverlauf, Trends und von anderen Kunden geteilte Bilder. ML-Algorithmen optimieren auch das Checkout-Erlebnis, indem sie maßgeschneiderte Zahlungs- und Werbeoptionen basierend auf regionalen Vorlieben und bisherigem Kundenverhalten bereitstellen.

Hauptvorteile des maschinellen Lernens für eCommerce:

Datengesteuerte Lieferrouten und vorausschauende Lagerplatzierung sorgen für eine schnellere Auftragserfüllung.
Cross-Selling und Upselling auf der Grundlage individuellen Verhaltens inspirieren Kunden dazu, zusätzliche Artikel in ihren Einkaufswagen zu legen.
Relevante und zeitgerechte Hinweise wie Erinnerungen oder Rabatte helfen beim Abschluss von Käufen.
Erkenntnisse aus Kundenpräferenzen ermöglichen eine bessere Bestandsplanung und -verteilung.

Dynamische Preisgestaltung

Angenommen, Sie verkaufen eine Reihe von Produkten, von Elektronik bis hin zu Kleidung. Mit der Zeit werden tragbare Lautsprecher zu einem Verkaufsschlager. Anstatt auf menschliches Eingreifen zu warten, tauchen ML-Algorithmen auf. Sie überwachen die Nachfrage in Mikrosekunden, um die Anzahl der Anfragen für das betreffende Produkt zu ermitteln, und unterbreiten bei einem Anstieg einen Vorschlag zur Preiserhöhung. Gleichzeitig verfolgt ML die Preise Ihrer Konkurrenten und passt Ihre Preise entsprechend an.

Um Sie nicht mit Fakten zu überfordern, für die es keine richtigen Beweise gibt, betrachten Sie stattdessen ein Beispiel aus der Praxis. Das Preistool von Adspert, das mit AWS-Diensten wie Amazon SageMaker erstellt wurde, verwendet ein maschinelles Lernmodell, um die Preise von Produkten basierend auf Faktoren wie Sichtbarkeit, Gewinnspannen und Wettbewerb dynamisch anzupassen. Dieses Tool hilft Verkäufern, die Sichtbarkeit ihrer Produkte aufrechtzuerhalten, was letztendlich den Umsatz steigert.

In einem anderen Szenario stellen wir uns vor, Sie haben einen treuen Kundenstamm. ML belohnt diese Treue, indem es Ihren Kunden einen zusätzlichen Mehrwert bietet. Es analysiert, wann Käufer in einem bestimmten Zeitraum dazu neigen, dasselbe Produkt zu kaufen, und legt für diesen Zeitraum einen personalisierten Preis fest oder bietet verlockende Rabatte an.

Hauptvorteile des maschinellen Lernens für eCommerce:

Preisanpassungen in Echtzeit nutzen Nachfragespitzen und maximieren so die Rentabilität.
Automatisierte Preisgestaltung reduziert manuelle Anpassungen.
ML erkennt preissensible Produkte und passt die Preise an, um die Konversionsraten zu steigern.
Personalisierte Preise und Rabatte fördern Folgegeschäfte.

Inventarmanagement

Anbieter verwenden Modelle des maschinellen Lernens für den eCommerce, um Verkäufe und saisonale Trends besser zu verstehen. Das Modell ermöglicht ihnen eine genaue Nachfrageprognose, die wiederum dazu beiträgt, Lagerbestände von Bestsellern (und damit Kundenverärgerung) oder Überbestände von Artikeln mit geringer Verkaufszahl zu vermeiden, die zu übermäßigen Lagerbeständen und höheren Lagerkosten führen.

Durch den Wegfall der manuellen Bestandsverfolgung kann ML automatisierte Nachbestell- oder Bestandsumverteilungsrichtlinien vorantreiben.

Angenommen, ein an einem bestimmten Standort angebotenes Produkt verkauft sich schnell, dann kann das System das Produkt automatisch bei Lieferanten nachbestellen oder Lagerbestände von einem anderen Standort übertragen. Darüber hinaus kann ML Störungen in der Lieferkette vorhersehen und sogar nach Alternativen suchen, wie z. B. einen Lieferantenwechsel oder eine Änderung der Versandroute.

Hier ist noch ein Beispiel, das Ihnen dabei helfen soll, Ihre Sichtweise zu ändern. Walmart nutzt KI und maschinelles Lernen, um die Bestandsverwaltung zu optimieren und ein außergewöhnliches Weihnachtseinkaufserlebnis zu bieten. Mit historischen Daten, prädiktiven Analysen und fortschrittlichen Lieferkettensystemen ermöglicht Walmart seinen Kunden, die Produkte, die sie benötigen, zur richtigen Zeit und am richtigen Ort zu finden – und das alles bei niedrigen Kosten.

Hauptvorteile des maschinellen Lernens für eCommerce:

Durch die Nachschubfunktion wird der Bestand in Echtzeit angepasst, um Störungen vorzubeugen.
Die Bestandsverteilung wird für eine schnellere Lieferung zwischen den Lagern optimiert.
Potenzielle Fehlbestände oder überschüssige Lagerbestände werden frühzeitig erkannt.
Langsam drehende Produkte werden für rechtzeitige Werbeaktionen oder Lagerräumungen identifiziert.
Lagerlayout und Kommissionierprozesse werden optimiert.

Intelligentere Site-Suche

Wenn Käufer auf Ihrer eCommerce-Plattform nach Produkten suchen, greift das maschinelle Lernen wie ein versierter Personal Shopper ein. Es verfolgt, was sie zuvor angeklickt, gekauft und durchsucht haben, und verwendet diese Daten dann, um die Suchergebnisse zu optimieren.

Wenn also ein Kunde eine Schwäche für eine bestimmte Sneaker-Marke hat, zeigt eine ML-gestützte Website diese Schuhe zuerst an, selbst wenn die Suchanfrage etwas daneben liegt oder einen Tippfehler enthält. Keine „Meinten Sie…?“-Popups mehr – nur Ergebnisse, die sofort Sinn ergeben. Wenn sie plötzlich Wanderschuhe oder eine neue Farbe ins Auge fassen, schaltet das maschinelle Lernen einen Gang höher und priorisiert diese Artikel in den Suchergebnissen. Mit der Zeit beginnt die Suchfunktion einer Website vorherzusagen, was Kunden wollen, und hilft ihnen, es schneller zu finden.

Ein weiteres Beispiel aus der Praxis, das inspiriert und den Punkt veranschaulicht. Die KI-Innovationen von Alibaba, wie z. B. Taobao Wenwen, verbessern Suchergebnisse, indem sie personalisierte Produktempfehlungen anbieten, Vor- und Nachteile zusammenfassen und Multimedia-Inhalte wie Videos und Livestreams bereitstellen, die direkt mit Suchanfragen verknüpft sind.

Hauptvorteile des maschinellen Lernens für eCommerce:

Präzise, personalisierte Suchergebnisse erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden Käufe abschließen.
Maßgeschneiderte Sucherlebnisse vermitteln ein Gefühl der Personalisierung und fördern Vertrauen und Loyalität.
Weniger Kundensupportanfragen zur Produktsuche geben Ressourcen für andere geschäftliche Prioritäten frei.
Maschinelles Lernen passt sich wachsenden Produktkatalogen und Kundenstämmen an, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen.

Betrugsprävention und Sicherheit

Maschinelles Lernen im eCommerce analysiert das Kundenverhalten, um normale Muster zu erkennen und Abweichungen oder Anomalien schnell zu erkennen. So kann es beispielsweise Transaktionen von einem unerwarteten Ort oder einen plötzlichen Anstieg von Einkäufen mit hohem Wert kennzeichnen.

Wenn ML etwas Verdächtiges entdeckt, kann das System sofort Maßnahmen ergreifen, z. B. die Transaktion blockieren oder eine zusätzliche Verifizierung anfordern, während legitime Kunden ungehindert einkaufen können. Wenn Betrüger neue Taktiken entwickeln, wird das System intelligenter, indem es sich selbst mit neuen Daten aktualisiert.

Das bedeutet, dass maschinelles Lernen im eCommerce Betrug reduzieren, das Vertrauen der Kunden aufrechterhalten und sich auf Wachstum konzentrieren kann, ohne ständig nach Bedrohungen Ausschau halten zu müssen. Das perfekte Beispiel hierfür sind die ML-Lösungen zur Betrugserkennung von Amazon , die Risiken sofort bewerten und Unternehmen die Möglichkeit geben, sofort zu handeln. Verdächtige Aktivitäten können sofort blockiert oder abgelehnt werden, während vertrauenswürdige Transaktionen reibungslos ablaufen.

Werfen wir einen genaueren Blick auf eBay. Das Unternehmen investiert jährlich Millionen in Technologien, Partnerschaften und Personal, um gegen illegale Angebote vorzugehen. Die Plattform verwendet eine Kombination aus automatisierten Filtern, Bilderkennung, maschinellem Lernen und manueller Überprüfung durch Agenten, um problematische Angebote proaktiv zu erkennen und zu entfernen, bevor sie auf der Website erscheinen.

Hauptvorteile des maschinellen Lernens für eCommerce:

Durch die Verhinderung betrügerischer Transaktionen in Echtzeit können Unternehmen Rückbuchungen und finanzielle Verluste vermeiden.
Kunden fühlen sich beim Einkaufen auf einer Plattform, die vor Betrug schützt, sicherer, was zu mehr Vertrauen und Wiederholungskäufen führt.
Mit weniger Fehlalarmen erleben legitime Kunden weniger Unterbrechungen beim Bezahlvorgang, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass Einkäufe abgeschlossen werden.
Eine sichere Einkaufsumgebung verbessert den Ruf eines Unternehmens, was neue Kunden anziehen kann.

Marketing Strategie

Eine erfolgreiche Marketingstrategie für Onlineshops kann noch effektiver sein, wenn eCommerce-Marketing mit maschinellem Lernen zum Einsatz kommt. Beispielsweise können ML-Algorithmen Kunden anhand ihrer Kaufgewohnheiten, ihres Browserverlaufs und ihrer Vorlieben segmentieren, sodass Unternehmen personalisierte Angebote oder Empfehlungen senden können. Außerdem können sie Kunden identifizieren, die wahrscheinlich abwandern, indem sie deren Aktivität analysieren und Unternehmen proaktive Maßnahmen ergreifen, z. B. das Senden gezielter Angebote zur Kundenbindung.

Es ist bemerkenswert, dass Unternehmen wie Starbucks KI nutzen, um das Kundenverhalten zu analysieren und über ihr Deep Brew-Programm personalisierte Werbeaktionen oder Empfehlungen anzubieten. KI ermöglicht eine effizientere Segmentierung, um die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an das richtige Publikum zu richten.

Hauptvorteile des maschinellen Lernens für eCommerce:

ML personalisiert Marketingbotschaften und führt durch relevante Inhalte und Angebote zu einer höheren Kundenbindung.
Predictive Analytics hilft dabei, die richtigen Kunden mit maßgeschneiderten Angeboten anzusprechen, was zu verbesserten Konversionsraten führt.
ML-gesteuerte Abwanderungsvorhersagemodelle identifizieren gefährdete Kunden und ermöglichen proaktive Bindungsstrategien, die die Abwanderung reduzieren.
ML optimiert die Anzeigenausrichtung und Budgetzuweisung, was zu kostengünstigeren Marketingkampagnen mit höherem ROI führt.

A/B-Tests mit KI

Beim traditionellen A/B-Testing werden mehrere Versionen einer Webseite erstellt, um herauszufinden, welche besser funktioniert. Das ist langsam, mühsam und, ehrlich gesagt, ein bisschen altmodisch. Im Gegensatz dazu beschleunigt maschinelles Lernen den Prozess. Es testet und optimiert dynamisch jedes kleine Element einer Seite – den CTA-Button, das Farbschema oder das Layout – anhand verschiedener Kennzahlen wie Konversionsraten und Klicks.

Und das Beste daran? Es kann kontinuierlich analysieren und anpassen und so die beste Konfiguration schneller ermitteln, als es ein Mensch könnte. Anstatt also tage- oder wochenlange Experimente durchzuführen, kann KI Seiten in Minuten feinabstimmen.

Hauptvorteile des maschinellen Lernens für eCommerce:

Dynamische Anpassungen führen zu Seiten, die Besucher effektiver in Kunden umwandeln.
ML optimiert Elemente basierend auf dem Benutzerverhalten und schafft so ein maßgeschneidertes Erlebnis.
Durch die kontinuierliche Verbesserung der Seitenelemente maximiert ML den Wert jedes Website-Besuchs.
ML kann komplexe Tests über mehrere Seiten oder Plattformen hinweg durchführen und ohne zusätzlichen Aufwand skalieren.

Logistik und Betriebseffizienz

Stellen Sie sich vor, Sie geben eine Online-Bestellung auf und erhalten sie fast augenblicklich vor Ihrer Haustür. Diese Geschwindigkeit wird durch maschinelles Lernen ermöglicht, das riesige Datenmengen – Ihre Einkaufsgewohnheiten, Lagerbestände, sogar Straßenbedingungen – verarbeitet und diese nutzt, um schnelle Entscheidungen zu treffen, die Lieferzeiten und Logistik optimieren.

Nehmen wir Walmart als Beispiel. KI wird eingesetzt, um Produktkataloge zu kuratieren, Kunden- und Einkaufstrends zu analysieren und die Logistik für Drittanbieter zu beschleunigen, die Walmart Fulfillment Services nutzen. Amazon nutzt generative KI, um noch einen Schritt weiter zu gehen. Das Unternehmen optimiert Lieferrouten, verbessert die Lagerrobotik und sagt voraus, wo Lagerbestände platziert werden sollten, um die Lieferung am selben Tag zu ermöglichen.

Hauptvorteile des maschinellen Lernens für eCommerce:

Data-driven delivery routes and predictive inventory placement provide quicker order fulfillment.
Intelligentere Roboter und ML-gesteuerte Systeme beschleunigen den Betrieb, reduzieren manuelle Arbeit und verbessern die Genauigkeit.
Effiziente Routenplanung und Lagerhaltung reduzieren Transport- und Betriebskosten.
Ausgefeilte Logistik verkürzt die Transportentfernungen und minimiert den CO2-Fußabdruck.

Visuelle und sprachliche Innovationen

Wenn Kunden Bilder hochladen oder Fotos machen, analysieren ML-Algorithmen die visuellen Elemente, gleichen sie mit Produktkatalogen ab und schlagen ähnliche Artikel vor. Visuelle Empfehlungen personalisieren zudem das Einkaufserlebnis auf Grundlage des bisherigen Verhaltens eines Benutzers. Virtuelle Anproben mithilfe von Augmented Reality (AR) ermöglichen es Kunden, vor dem Kauf zu sehen, wie Produkte wie Kleidung oder Accessoires an ihnen aussehen würden.

Ein gutes Beispiel hierfür ist das bekannte Unternehmen L’Oréal Paris. Die Marke hat sich mit dem Beauty-Technologieführer ModiFace zusammengetan, um einen immersiven virtuellen Make-up-Simulator zu entwickeln. Die Funktion „Virtual Try On“ wird durch Augmented Reality unterstützt, um realistische Make-up-Simulationen zu liefern und Benutzern zu helfen, ihr Beauty-Erlebnis zu personalisieren.

Mithilfe der Sprachsuche können Kunden Produkte mithilfe natürlicher Sprachbefehle finden. ML-gesteuerte Sprachassistenten bieten außerdem Kundensupport in Echtzeit, beantworten Fragen oder helfen bei der Auftragsverfolgung. Mithilfe von Azure AI-Technologien hat ASOS Sprachmodelle und Trenddaten integriert, um Modeauswahlen sofort zusammenzustellen und dabei Kundenpräferenzen und die neuesten Modetrends hervorzuheben.

Hauptvorteile des maschinellen Lernens für eCommerce:

Visuelle und sprachbasierte Technologien ermöglichen es Marken, ein einheitliches Erlebnis über Websites, mobile Apps, Sprachassistenten und Social-Media-Plattformen hinweg aufrechtzuerhalten.
Konsistentes visuelles Branding (Logos, Farben) und einzigartige Sprachelemente (Ton, Stil) tragen zur Stärkung der Markenidentität bei.
Sprachinteraktionen können Einblicke in die Stimmung und Vorlieben von Kunden geben und visuelle Daten zeigen, wie Kunden auf bestimmte Inhalte reagieren.
Sprachtechnologie ermöglicht freihändige Interaktion und bietet so eine bessere Zugänglichkeit für Menschen mit Behinderungen und Komfort für diejenigen, die unterwegs mit einer Marke interagieren möchten.

Sentimentanalyse und Social Listening

ML geht über einfache Schlüsselwörter hinaus; es versteht Kontext, Sarkasmus und emotionale Untertöne und erfasst Stimmungen, die sonst möglicherweise übersehen würden. So können Unternehmen schneller auf Probleme reagieren, Trends auf dem Laufenden bleiben und ihre Strategien entsprechend anpassen.

Ein gutes Beispiel hierfür ist Amazon, das KI nutzt, um Benutzern zu helfen, schnell durch Bewertungen zu navigieren und sie zu verstehen, indem es beispielsweise zusammenfassende Highlights generiert, die häufige Themen und Stimmungen aus Bewertungen erfassen.

Beim Social Listening werden erweiterte Tools verwendet, um soziale Medien und Online-Plattformen auf relevante Erwähnungen, Hashtags oder Schlüsselwörter zu überwachen. Sie können auch Stimmungen analysieren, ähnlich wie bei der Stimmungsanalyse, jedoch mit einem breiteren Fokus auf Gespräche zu einem Thema statt auf einzelne Bewertungen oder Feedback.

Zara’s Ansatz zum Verständnis der Verbraucherbedürfnisse und zur Anpassung seiner Produktangebote beruht stark auf Kundenfeedback in Echtzeit. Das Unternehmen nutzt Daten aus sozialen Medien und E-Mail-Umfragen, um Erkenntnisse direkt von seinem Kundenstamm zu gewinnen.

Hauptvorteile des maschinellen Lernens für eCommerce:

Durch den unmittelbaren Zugriff auf die Gefühle der Kunden können sie umgehend auf neu auftretende Probleme reagieren oder positive Trends nutzen.
Unternehmen können Problemstellen angehen, Produkte verbessern und personalisiertere Marketingstrategien entwickeln.
Social Listening hilft Unternehmen dabei, die öffentliche Wahrnehmung zu überwachen und potenzielle PR-Krisen oder negative Trends schnell zu erkennen, bevor sie eskalieren.
Marken können das gesammelte Feedback nutzen, um Marketing-, Produktentwicklungs- und Kundendienststrategien zu entwickeln.

Chatbots für automatisierten Kundensupport

Diese Chatbots basieren im Kern auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), wodurch sie Benutzeranfragen genau verstehen und beantworten können.

Wenn ein Kunde beispielsweise fragt: „Wann kommt meine Bestellung Nr. 12345 an?“, erkennt der Chatbot die Absicht (eine Frage zur Lieferung) und extrahiert die Schlüsselinformationen (die Bestellnummer). Anschließend ruft er die relevanten Details aus der Datenbank ab und gibt eine klare Antwort, z. B.: „Ihre Bestellung wird voraussichtlich morgen geliefert.“

Hauptvorteile des maschinellen Lernens für eCommerce:

Chatbots verarbeiten und beantworten Anfragen in Sekundenschnelle und liefern zeitnahe und hilfreiche Antworten.
Unternehmen können mit Chatbots die Arbeitsbelastung von Supportteams verringern und Betriebskosten senken, da sie immer verfügbar und jederzeit bereit sind, Kunden zu unterstützen.
Chatbots sind ideal für groß angelegte Operationen, da sie Tausende von Anfragen gleichzeitig bearbeiten.
Mit jeder neuen Interaktion lernen und passen sich Chatbots an und verbessern so mit der Zeit ihre Genauigkeit und Nützlichkeit.

Maschinelles Lernen im eCommerce: Erfolgsgeschichten unserer Kunden

Analyseplattform für Werbekampagnen

Innowise hat eine KI-gestützte Analyseplattform entwickelt, die ML zur Optimierung von Werbekampagnen nutzt, indem sie Benutzeranfragen mit den relevantesten Anzeigen abgleicht und so die Keyword-Abdeckung und Anzeigenrelevanz verbessert. Die Lösung erhöhte die Anzeigenklicks um 53 %, verkürzte die Anzeigenerstellungszeit um 25 % und erreichte eine Abdeckung von 92 % der Benutzeranfragen.

KI-Tools zum Erstellen von Websites und Generieren von Inhalten

Unser Team hat die GPT-Modelle von OpenAI in eine Website-Erstellungsplattform ohne Code integriert und so eine KI-gestützte Codegenerierung und Inhaltserstellung ermöglicht. Infolgedessen reduzierte die Lösung die Zeit für die Website-Anpassung um 60 %, verbesserte die SEO durch optimierte Metabeschreibungen und steigerte das Suchmaschinen-Ranking um 17 %.

KI-gestütztes Web-App-Ökosystem

Wir haben das digitale Medien-Ökosystem unseres Kunden transformiert und fortschrittliche KI-Lösungen integriert, um Web-Apps zu modernisieren, das Benutzererlebnis zu verbessern und die Betriebseffizienz zu optimieren. Zu den wichtigsten Erfolgen zählen ein Anstieg der monatlichen Besucherzahlen um 12 % und eine Senkung der Kosten für professionelle Fotografie um 66 % durch generative Text-zu-Bild-KI.

ML kann Ihr Unternehmen optimieren, personalisieren und skalieren – finden wir heraus, was für Sie am besten ist!

Hindernisse und Grenzen des maschinellen Lernens im eCommerce

Sicher, eCommerce ML ermöglicht personalisierte Einkaufserlebnisse, prognostiziert Kundenbedürfnisse und führt zu Geschäftsentscheidungen mit unglaublicher Präzision. Doch hinter all der Aufregung verbirgt sich eine Reihe von Herausforderungen, die oft unbemerkt bleiben.

Schauen wir uns die Hürden genauer an, die der eCommerce mit maschinellem Lernen bewältigen muss, und was getan werden kann, um diese Hürden zu überwinden.

Herausforderung

Lösung

ML-Modelle sind in hohem Maße auf große Mengen qualitativ hochwertiger Daten angewiesen, aber eCommerce-Unternehmen kämpfen häufig mit unvollständigen und inkonsistenten Datensätzen.

Verwenden Sie Datenbereinigungstools und -techniken, um Daten vorzuverarbeiten und Fehler zu beseitigen, bevor Sie sie in ML-Modelle einspeisen. Die Zusammenarbeit mit einem auf Datenanreicherung spezialisierten Drittanbieter kann auch Lücken in Datensätzen schließen.

Die Einbindung von ML in bestehende eCommerce-Systeme wie CRMs oder ERPs kann komplex und zeitaufwändig sein.

Wählen Sie ML-Plattformen, die APIs und Konnektoren für eine einfachere Integration mit gängigen CRM-, ERP- oder Marketingtools bieten. Arbeiten Sie mit erfahrenen Integrationsspezialisten zusammen, um eine reibungslose Abstimmung mit vorhandenen Systemen zu erreichen.

Historische Daten, die zum Trainieren von ML-Modellen verwendet werden, können Verzerrungen enthalten, wie z. B. eine Unterrepräsentation bestimmter Kundensegmente oder saisonaler Trends.

Überprüfen Sie regelmäßig Datensätze und Modelle, um Verzerrungen zu identifizieren und zu verringern. Verwenden Sie Techniken wie Resampling, algorithmische Fairness-Anpassungen und vielfältige Datenerfassung, um Verzerrungen zu reduzieren.

Die Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von ML-Modellen erfordert erhebliche Investitionen in Technologie, Talent und Infrastruktur.

Beginnen Sie mit kleinen Beträgen und steigern Sie die Investitionen schrittweise, wenn Sie messbare Ergebnisse erzielen. Das Outsourcing der ML-Entwicklung an erfahrene Partner kann auch die Anfangskosten senken und Ihnen gleichzeitig Zugang zu umfassendem Fachwissen verschaffen.

ML-Modellen, die für Apps mit begrenztem Umfang entwickelt wurden, fehlt möglicherweise die Kapazität für eine effiziente Skalierung, insbesondere bei zunehmender Datenkomplexität.

Nutzen Sie modulare Architekturen und Cloud-Infrastrukturen, um wachsende Datensätze und Benutzerbasen zu bewältigen. Verwenden Sie Tools wie AutoML oder vorab trainierte Modelle, um die Komplexität der Skalierung zu reduzieren.

Abschließend

Die anfänglichen Kosten für die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen im eCommerce mögen hoch sein, aber die Effizienz und der Return on Investment werden es auf lange Sicht zweifellos lohnenswert machen. Unternehmen können durch die Integration solcher Tools einen Wettbewerbsvorteil entwickeln, die Zufriedenheitsrate erhöhen und mehr Gewinn erzielen. Unser Team würde sich freuen, Ihnen dabei zu helfen, maschinelles Lernen im eCommerce zu Ihrem Vorteil einzusetzen.

Volha Ralko Delivery Manager in E-Commerce

Datum: 14. Februar 2025

Volha Ralko Delivery Manager in E-Commerce

Datum: 14. Februar 2025

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